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Apache Flink 1.12.4 发布,流处理框架

Apache Flink 1.12.4 现已发布,这是 Apache Flink 1.12 系列的bug 修复版本,包含 21 个修复和优化,因此官方强烈建议所有用户都升级到 1.12.4。 优化 在 DataStream API 文档中增加 10 分钟的阅读内容 为新的 Kafka 源添加端到端测试案例 在某些情况下,编译作业时遇到的异常的根本原因没有暴露给用户 重构 Python 依赖性管理文档 添加缺少的关于 PyFlink 的命令行选项的文档 过滤所有 jar 中的 maven 元数据 Bug 修复 无法通过使用 kinesis 消费者的 savepoint 停止流媒体工作 修复一些与 KafkaSource 相关的bug 修复取消通过定时器输出数据时,缓冲池被破坏的问题 如果嵌套函数的参数数不正确,会出现误导性的异常信息 修复 UnalignedCheckpointITCase 在 zure 上挂起的问题 写入已经释放的缓冲区可能会在工作故障转移/取消期间造成数据损坏 为 Async IO 添加 numRecordsOut 指标 使用 scala api 来改变 Patter...

简单了解 MySQL 中相关的锁

本文主要是带大家快速了解 InnoDB 中锁相关的知识 为什么需要加锁 首先,为什么要加锁?我想我不用多说了,想象接下来的场景你就能 GET 了。 你在商场的卫生间上厕所,此时你一定会做的操作是啥?锁门。如果不锁门,上厕所上着上着,啪一下门就被打开了,可能大概也许似乎貌似有那么一丁点的不太合适。 数据也是一样,在并发的场景下,如果不对数据加锁,会直接破坏数据的一致性,并且如果你的业务涉及到钱,那后果就更严重了。 锁门表情包 锁的分类 在 InnoDB 中,都有哪些锁?其实你应该已经知道了很多了,例如面试中会问你存储引擎 MyISAM 和 InnoDB 的区别,你会说 MyIASM 只有表锁,但是 InnoDB 同时支持行锁和表锁。你可能还会被问到乐观锁和悲观锁的区别是啥。 锁的概念、名词很多,如果你没有对锁构建出一个完整的世界观,那么你理解起来就会比较有阻碍,接下来我们把这些锁给分一下类。 按照锁的粒度 按照锁的粒度进行划分可以分为: 表锁 行锁 这里就不讨论页锁了,页锁是 BDB(BerkeleyDB) 存储引擎中才有的概念,我们这里主要讨论 InnoDB 存储引擎。 按照锁的思想 ...

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